不能跨域使用 与某些框架中的路由处理逻辑冲突 无法定义复杂的数据结构 无法自定义较为复杂的路由 其实数据生成器有很多，在这里必须提一下faker，几乎支持全部常用的数据格式，而且还有多语言，但是正如网上很多人所说那样...现在访问 /api/list/1和访问/list/1 都返回/list/1的内容 高级查找 Filter(过滤) 使用.操作 对象属性值，比如访问更深层次的属性 GET /list?...name.age=18 Paginate(分页) 使用 _page 和可选的 _limit来对返回数据定制（不设置默认返回10条）。...id_gte=2&id_lte=5 使用 _ne 排除一个值 GET /list?name_ne=游魂 使用 _like 进行模糊查找 (支持正则表达式) GET /list?...name_like=游魂 Full-text search(全文检索) 使用 q，在对象全部value中遍历查找包含指定值的数据 GET /list?
我们也可以在其中一个练习中使用MASS包来实现逐步线性回归。 我们将在实验室稍后使用此软件包中使用BAS.LM来实现贝叶斯模型。 数据 本实验室将使用的数据是在全国935名受访者中随机抽取的。...与频率法一样，我们通过检查模型的残差分布来检验这一假设。如果残差是高度非正态或偏态的，则违反了假设，任何随后的推断都是无效的。 检验m\_wage\_iq的残差。正态分布误差的假设有效吗?...m\_lwage\_iq = lm(lwage ~ iq, data = wage) 练习：检查该模型的残差。假设正态分布的残差合理吗？...我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量，试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量，然后用-wage进一步修改，然后从模型中排除工资变量。...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。
对于上例中的回归方程，我们对模型进行检验，方差分析的R代码如下： > anova(lm.reg) #模型方差分析 产生以下的输出： Analysis of Variance Table Response...同理，对于上例中的回归方程，我们对模型进行回归系数的t检验，t检验的R代码如下： > summary(lm.reg) #回归系数的t检验 产生以下的输出： Call: lm(formula = height...R中如果你还没有安装这个包，那么可以输入install.packages("psych")命令将其安装到你的系统中，并使用library(psych)命令加载它。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时，可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包中，当安装R时，该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。...模型的设定——加入相互作用的影响 到目前为止，我们只考虑了每个特征对结果的单独影响（贡献）。如果某些特征对因变量有综合影响，那么该怎么办呢？
数据 我使用从1970Q1到2016Q4的美国对数实际GDP的季度数据来说明不同的方法。时间序列是通过 Quandl 及其相应的R包获得的。...该方法的另一个缺点是，它仅排除趋势，而不排除噪声，即序列中很小的波动。...下图绘制了由HP过滤器获得的实际GDP周期性成分的值，并将其与线性趋势下的序列的值进行比较。 尽管HP过滤器在经济学中得到了广泛的应用，但它们的某些功能也受到了广泛的批评。...小波滤波器 Yogo（2008）提出使用小波滤波器从时间序列数据中提取业务周期。该方法的优点是该函数不仅允许提取序列的趋势，周期和噪声，而且还可以更明确地了解周期发生的时间段。...R中的方法实现也很简洁，但是在使用之前需要进行一些其他的数据转换。
因此对模型进行修改，使用逐步回归法对模型进行修改。...lm2=step(lm,direction="forward")#使用向前逐步回归summary(lm2)可以看到，由于向前逐步回归的运算过程是逐个减少变量，从该方向进行回归使模型没有得到提升，方法对模型并没有很好的改进...R-square值也得到了一定的提高，代表模型的拟合度得到提升。然后，对本模型进行均匀分布检测。plot(lm3)#查看回归拟合结果 样本点的分布情况1.普通残差与拟合值的残差图 2....`outer=which(residuals(lm2)>=2*var(residuals(lm2)))`#找出模型中残差值大于2倍方差的异常值（即分布不均匀的样本点），将其排除data=data[-outer...对修正后的数据重新进行线性回归lm5=step(lm4,data=data,direction="both")summary(lm5)可以看到重新拟合后的模型的R-square值得到了一定的提升，说明模型的拟合度提高
我们将在实验室稍后使用此软件包中使用BAS.LM来实现贝叶斯模型。 数据 本实验室将使用的数据是在全国935名受访者中随机抽取的。...与频率法一样，我们通过检查模型的残差分布来检验这一假设。如果残差是高度非正态或偏态的，则违反了假设，任何随后的推断都是无效的。 检验m_wage_iq的残差。正态分布误差的假设有效吗?...我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量，试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量，然后用-wage进一步修改，然后从模型中排除工资变量。...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...我们可以使用以下命令计算全线性模型的BIC： BIC(m_lwage_full) ## [1] 586.3732 我们可以比较完整模型和简化模型的BIC。让我们试着从模型中删除出生顺序。
函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...尽量避免以来别的参数的参数，会使非常难以理解。典型情况是设置变量的缺省值NULL，并使用is.null()检查它的值，而不是使用missing()，只要可能，避免使用已有函数的名字。...，这仅更新本地文件分支，如果想更新远程的，需要git push命令。...Warning message: 程辑包‘swirl’是用R版本4.0.5 来建造的 高效学习的5个高级技巧 1、使用R内部帮助 针对主题探索R help.search("optim")# 或者??...在线资源 R社区、官方手册、读现有出版物最新进展、邮件列表等等 遇到困难寻求帮助 Stack Overflow网站提出问题要有最小数据集、最小案例 实战演示R书籍和教程，深入学习最有效 Rstudio
上周给大家介绍了 Matrix eQTL 的用法，它利用高效的矩阵运算实现了在很短的时间内完成关联分析。在 eqtl 分析中，我们对每个基因都进行了大量检验，所以我们必须进行多重检验校正。...一些参数 关联分析就是用线性回归对基因型与基因表达的进行关联，类似于 R 语言中的 lm 函数。该模型假定表型呈正态分布。.../包括数据 要从分析中排除样品，突变，表型或协变量，可以使用以下选项之一： 1.排除样本：--exclude-samples file.exc2.排除突变：--exclude-sites file.exc3...，其中包含要排除的样本的 ID，这里命名为 file.exc： UNR1 UNR2 UNR3 然后在运行命令时加入 --exclude-samples file.exc 即可： fastQTL --vcf...建议在下游分析中使用该值。
同时，通过哈希传递攻击攻击者不需要花时间破解哈希密在Windows网络中，散列值就是用来证明身份的（有正确的用户名和密码散列值，就能通过验证），而微软自己的产品和工具显然不会支持这种攻击，于是，攻击者往往会使用第三方工具来完成任务...在Windows Server2012R2及之后版本的操作系统中，默认在内存中不会记录明文密码，因此，攻击者往往会使用工具将散列值传递到其他计算机中，进行权限验证，实现对远程计算机的控制。...当用户登录网站时，会先对用户输入的密码进行散列加密处理，再与数库中存储的散列值进行对比，如果完全相同则表示验证成功。...主流的Windows操作系统，通常会使用NTLM Hash对访问资源的用户进行身份验证。早期版本的 Windows操作系统，则使用LM Hash对用户密码进行验证。...//用psexec执行系统命令 以exploit/windows/smb/psexec为例 设置参数，smbpassword可以用哈希值或者是明文密码，使用hash时要使用完整的格式，即LM Hash:
❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加R值与P值，通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library...(ggsci) library(grid) 导入数据 df % filter(!...continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_eq」函数自动添加拟合曲线的R值与...「ggpmisc::stat_poly_eq」函数很轻松的添加上了R值与P值，但是实际中也许会存函数无法自动添加的情况，那么就需要使用代码自定义去添加，如果图表只有一个那样操作很是轻松，但若是图表采用分面的形式绘制那么就需要自定义函数来添加文本...,data=df %>% filter(year==1982))
1.1.1 运行级别的含义 0 关机 1 单用户模式 2 多用户模式 没有NFS 3 完全的多用户 命令行模式 4 没有使用 5 图形化界面模式 6 重启 1.1.2 临时切换运行级别 init 5... a.请用 tar打包/etc 整个目录（打包及压缩） b.请用 tar打包/etc 整个目录（打包及压缩，但需要排除/etc/services 文件） c.请把 a 点命令的压缩包...，解压到/tmp 指定目录下（最好只用 tar命令实现） 1.3.1 创建压缩包 创建压缩包的时候尽量使用相对路径 [root@znix ~]# tar zcvf /tmp/etc.tar.gz .../etc/ 筐（压缩包的名字） 要压缩的文件 [root@znix ~]# ls -lh /tmp/etc.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 9.3M Aug 25 09...-F指定分隔符，这里指定为逗号和空格，print 需要在{}中才可以使用。
在RGui中运行如下这些命令： 1) > install.library("car") # 安装“car”包，其中包括线性回归模型 2) > library(car) #为下面调用car 库中的方法做准备...(x,y) # 对x和y的关系进行可视化展示，会看到下图 ?...6) > lm.r=lm(y~x); lm.r #将x和y的值带入linear regression model，（y ~ x）说明我希望得出一个y和x一次幂的映射，即我们要求的模型是一个从x到y...换言之，我们要求两个值，a和b，这两个值使得（axi+ b - yi）^2的和达到最小。...验证说明，说明Ｒ语言的线性回归库是有效的！ 上面的例子有一点不方便的地方，数据需要手工输入，输入10个数字倒还罢了，要是成百上千的怎么办？
Cadence Xtensa 的 License，用于服务器代码编译和Xplorer 仿真使用。...解压后工具链应该存放在： /XtDevTools/install/RI‑xxxx‑linux/XtensaTools package 包安装 DSP 核配置包由数字设计提供，一般为一个tgz 压缩包，可使用以下命令自动安装...当想自定义编译环境或者排除编译环境问题，可以通过检查以上宏是否设置正确。 环境变量命令 envsetup.sh 脚本同时导出一些命令，用于快速执行某些命令操作。.../build.sh 编译 下载固件 把 DSP FreeRTOS SDK 目录下的 dsp_raw.bin 拷贝到 R128 根SDK 下的 board/r128s/xxx/bin/ 下，并重命名为rtos_dsp_sun20iw2p1...然后同意许可文件 记得修改下载的地址 选择 “否” 点击 Next -> Next -> Next -> Next 开始安装 去掉这个勾 选择工作环境 初始化中 License 配置 在这里配置 License
区域选择： 您可以根据染色体位置或区域选择VCF/BCF文件中的特定变异。 过滤缺失值： 您可以使用bcftools过滤掉包含缺失基因型的变异。...计算AF值： AF（Allele Frequency）是指特定等位基因的频率。bcftools可以帮助您计算不同等位基因的频率。 bcftools的用法非常灵活，具体的命令和选项取决于您的分析需求。...您可以在终端中输入bcftools --help来查看可用的子命令和选项列表。 bcftools的过滤变异的用法涉及到使用子命令bcftools filter，并提供适当的过滤条件。...bcftools filter -e 'QUAL > 20 && DP > 10' input.vcf.gz -o filtered.vcf 排除变异： 如果您想排除符合条件的变异而不是保留它们，可以使用...bcftools filter -e 'QUAL < 10' -O t input.vcf.gz -o excluded.vcf 特定区域的过滤： 如果您只想对特定染色体区域的变异进行过滤，可以使用-
lscpu命令从sysfs、/proc/cpuinfo、或者某些适用于特定架构的库中收集数据。...在架构上支持检索物理拓扑信息，lscpu命令也显示主机系统中的物理插槽数量，芯片，内核数。Options可以提供一些参数，用这些参数可以自定义命令输出。...指定一个列表分隔符，指定一个逗号分隔的列标签列表，以将输出表限制为按指定的顺序排列的指定的列。按指定顺序排列。 有效列标签请参考COLUMNS的列表。列标签不区分大小写。...具体可以查看https://blog.csdn.net/nemo2011/article/details/7531212man中还有更多的描述，对大家来说意义也不大，接下来我们直接看选项了 选项...如果使用列表参数, 则缓存列将用冒号 (:) 分隔 示例: lscpu -p=cpu,node,,L1d:L1i 我在使用上面命令的时候，不带缓存列正常显示
在R 里面，用命令 solve(A,b) 矩阵的逆可以用下面的命令计算， solve(A) 特征值和特征向量 ev<-eigen(Sm):用来计算矩阵Sm 的特征值和特征向量。...奇异值分解和行列式 svd(M): 可以把任意一个矩阵M作为一个参数, 且对M 进行奇异值分解。...一个完整的列表同样可以通过函数methods(): methods(plot) 17) R中的统计模型 线性模型,对于常规的多重模型拟合，最基本的函数是lm()。...fm2 <- lm(y ~ x1 + x2, data = production) 将会拟合y 对x1 和x2 的多重回归模型和一个隐式的截距项 提取模型信息的泛型函数 lm() 的返回值是一个模型拟合结果对象...图形工具既可交互式使用，也可以批处理使用。在许多情况下，交互式使用是最有效的。打开R 时，它会启动一个图形设备驱动（device driver）。
从LAMA开始，许多研究都围绕现代LM如何熟练地对世界知识编码，以及如何有效地检索知识进行。这些工作揭示了现代LMs通过提示学习、上下文学习等技术提炼特定知识的能力。...例如下图中，在KGs中，分类信息(如层次)被广泛用于有效的补全和检索。类似地，对称和不对称等语义约束确保了KG中信息的可靠性和对KG查询响应的一致性。...如图2所示，我们的评估框架将样本中的每个三元组从给定基准转换为一个语句，然后使用该语句作为查询来提示LM查找被屏蔽的tokens。...我们的目标是衡量如果我们询问这些敏感特征，LMs会产生多少幻觉。 (A,r,B) 的偏差计算方式，其中 r 表示敏感关系： 歧义 为了进行歧义性基准测试，有必要对具有相似特征的实体对进行排序。...我们发现，除了少数例外，GPT-4在大多数模式中往往与较小的模型相当或优于较小的模型。看起来LM对KG属性的掌握在不同的关系/模式中并不一致。
这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包 数据将首先使用该dplyr 包进行探索 ，并使用该ggplot2 包进行可视化 。...但是，对 仅具有正值的偏斜_因_变量使用（自然）对数变换 通常可以解决问题。下面，该模型使用转换后的工资变量进行了重新拟合。...full = lm(lwge ~ . - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...BMA模型的排名也可以用图像图来显示，它清楚地显示哪些变量在所有模型中，哪些变量被排除在所有模型之外，以及那些介于两者之间的变量。
参数介绍: Object:指定模型的对象，如模型lm; Scope:指定变量选择的上下界，下界为需要出现在最终模型中的变量组，上界为所有考虑添加到模型中的变量组，若只设置一个公式，则R语言默认其为上界...首先对原始数据进行回归分析，将数据中的全部变量用于回归分析，得到的模型称为全模型。 > lm5<-lm(Fertility~....summary()展示逐步回归的具体结果，发现参数估计全部通过了显著性检验，且Adjusted R. squared值为0.6707，说明该模型是有效的。...岭回归法的思想是:对系数的个数设置约束，并使用不同的算法来拟合模型，以缓解数据内部的多重共线性所带来的方差变大等问题。...岭回归的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R中，包MASS中的函数lm.ridgc(可以满足要求，函数的基本书写格式为: Im.ridge(formula, data, subset, na.action
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